R

Introduzione ad R

Lo script scritto durante la lezione è stato suddiviso in tre script, riorganizzato e commentato, in modo da renderlo più chiaro. Nella sezione sul materiale utilizzato, trovate quindi tre file con estensione R che potete scaricare ed aprire.

Lezione 2

Materiale utilizzato dataset in formato RData con i dati relativi allo studio clinico sull’artrite; script iniziale; script inferenza2.R con le modifiche apportate durante la lezione. Per saperne di più… Chi volesse approfondire gli argomenti accennati a lezione, può trovare on-line moltissimo materiale di ottima qualità (la maggior parte però in lingua inglese).

Verifica delle ipotesi statistiche

Materiale di approfondimento presentazione su alcuni degli argomenti discussi in aula.

Introduzione alla regressione lineare

Materiale utilizzato presentazione di sintesi sulla regressione lineare; script R con i comandi per la stima delle regressioni e l’analisi dei risultati relativi ai prezzi delle abitazioni.

La regressione lineare e le correlazioni spurie

Materiale utilizzato dataset sui consumi di sigarette; tracciato record per il dataset sui consumi di sigarette; script R sui modelli per il consumo di sigarette; link al sito sulle correlazioni spurie.

Introduzione alle serie storiche

Materiale utilizzato presentazione sull’analisi delle serie storiche.

Analisi delle serie storiche

Materiale utilizzato dati sul PIL dell’Italia scaricati da Eurostat. script R utilizzato in aula. Materiale extra guida completa del pacchetto timeSeries (per una breve sintesi introduttiva v. voce timeSeries-package a pag.

plot3logit: Ternary Plots for Interpreting Trinomial Regression Models

Helping the interpretation of coefficient estimates of multinomial logit models where the response variable takes three possible values (trinomial) through ternary plots.

Finanza quantitativa con R

Questo libro presenta i temi principali della finanza quantitativa, partendo dai concetti di base ma arrivando a toccare argomenti relativamente complessi, e illustra le relative applicazioni in R con chiarezza e ricchezza di esempi.